How we automated feature-flag cleanup with Agentic Pipelines

You don't need a Mac to develop iOS apps anymore — Expo blog

Exra mới tung ra EAS Simulator, dịch vụ cung cấp iPhone trong cloud cho mọi lập trình viên. Giải pháp này khắc phục hạn chế khi phát triển ứng dụng iOS yêu cầu thiết bị thực tế, tiết kiệm chi phí phần cứng. Công nghệ sử dụng EAS (Expo Application Services) để mô phỏng hoàn chỉnh môi trường iOS trên nền tảng cloud. Các lập trình viên có thể test ứng dụng trên thiết bị iPhone ảo mà không cần sở hữu Mac hay iPhone vật lý. Đây là bước tiến quan trọng giúp giảm rào cản phát triển cho cộng đồng lập trình đa nền tảng.

Bạn có thể phát triển ứng dụng iOS trên mọi thiết bị nhờ EAS Simulator Expo cung cấp iPhone đám mây.

Introducing Motion Studio

Motion Studio ra mắt như một công cụ visual và agentic animation editor dành riêng cho website, cho phép lập trình viên chỉnh sửa Motion animations trên timeline với sự hỗ trợ của Ultramotion agent. Công cụ này tích hợp trực tiếp vào quy trình làm việc hiện tại, tự động generate code từ animation timeline mà không cần viết thủ công. Việc này giúp giảm thời gian development lên đến 40% và giảm lỗi code do thao tác thủ công. Đáng học hỏi ở đây là cách kết hợp giữa visual editing và AI agent tạo ra workflow tự động hóa cho animation production.

Motion Studio giúp bạn tạo và chỉnh sửa hoạt ảnh website trực quan với Ultramotion agent, đồng thời tự động tạo code theo workflow hiện có.

Vercel Connect now supports TanStack AI

Vercel Connect vừa tích hợp TanStack AI, cho phép xác thực các MCP client bằng token ngắn hạn và có phạm vi được cấp phát tại runtime, không cần lưu trữ bearer token. Giải pháp này sử dụng cơ chế token quản lý quyền truy cập theo từng phiên (scoped tokens) thay vì token bearer truyền thống. Với integration này, các nhà phát triển có thể triển khai AI application với cơ bảo mật được cải thiện, giảm thiểu rủi ro lộ thông tin nhạy cảm. Token được cấp phát động giúp tăng cường bảo mật và khả năng kiểm soát đối với các kết nối AI runtime.

Tìm hiểu cách tích hợp TanStack AI với Vercel Connect để tăng cường bảo mật xác thực bằng token có thời hạn và phạm vi.

We now auto-approve and merge 15% of PRs

Để giải quyết vấn đề hiệu suất làm việc, công ty đã triển khai hệ thống auto-approve và …

Multi-Agent and Multi-Repository Orchestration Patterns

Bối cảnh phát sinh nhu cầu quản lý thay đổi phần mềm đồng bộ trên nhiều agent và repository khi hệ thống ngày càng phức tạp. Nguyên nhân kỹ thuật bắt nguồn từ việc cần xử lý handoffs (chuyển giao tác vụ), dependencies (phụ thuộc), context (ngữ cảnh) và delivery (giao hàng) một cách hiệu quả giữa các thành phần phân tán. Hệ quả nếu không quản lý tốt sẽ dẫn đến xung đột code, trễ deadline và tăng chi phí bảo trì. Bài viết này đáng học vì nó cung cấp orchestration patterns cụ thể giúp giải quyết bài toán phức tạp này trong các dự án sử dụng GitLab, GitHub hay similar platforms.

Bài viết này giúp lập trình viên nắm vững cách phối hợp hiệu quả các thay đổi phần mềm qua nhiều agent và repository trong môi trường phức tạp.

Difflock: Lint Laravel Migrations and Diff Your Schema

Difflock là một package cho Laravel giúp kiểm tra các pending migrations thay đổi rủi ro và ghi nhận schema baselines. Package này sử dụng các API của Laravel Database để phân tích và xác định các thay đổi nguy hiểm trong migrations. Trong CI/CD pipeline, Difflock có thể chặn các migrations không an toàn trước khi deploy lên production. Điều đáng học là cách Difflock sử dụng reflection và database introspection để phát hiện các thay đổi phá vỡ dữ liệu như drop table hay change column type.

Difflock giúp phát hiện và ngăn chặn các thay đổi rủi ro trong migration Laravel, đảm bảo bảo mật và ổn định cho ứng dụng của bạn.

DeepSeek publishes its method for training AI agents at scale

DeepSeek đã công bố phương pháp huấn luyện AI agents với quy mô lớn, sử dụng 380,000 sandboxes đồng thời. Vấn đề chính mà họ chỉ ra là vấn đề về tính đáng tin cậy (untrustworthy) trong quá trình thực thi. Hệ quả là châu Âu dự kiến sẽ triển khai hệ thống sandbox riêng vào năm 2027. Bài viết cung cấp cái nhìn sâu sắc về thách thức kỹ thuật khi xử lý hàng trăm nghìn sandbox cùng lúc. Lập trình viên nên đọc để hiểu rõ hơn về quy trình và các vấn đề kỹ thuật cụ thể trong việc huấn luyện AI agents at scale.

DeepSeek tiết lộ phương pháp huấn luyện AI agent quy mô lớn với 380,000 sandbox đồng thời, mở ra hướng phát triển hệ thống thông minh tự chủ hiệu quả hơn.